Preguntas etiquetadas con recommender-system

Estoy un poco confundido con cómo se usa la SVD en el filtrado colaborativo. Supongamos que tengo un gráfico social y construyo una matriz de adyacencia desde los bordes, luego tomo un SVD (olvidemos la regularización, las tasas de aprendizaje, las optimizaciones de dispersión, etc.), ¿cómo uso este SVD para …

30 svd  recommender-system 

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . Estoy usando caret para ejecutar un bosque aleatorio validado cruzado sobre un conjunto de datos. La …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

En el filtrado colaborativo, tenemos valores que no se completan. Supongamos que un usuario no vio una película, entonces tenemos que poner una 'na' allí. Si voy a tomar un SVD de esta matriz, entonces tengo que poner algún número allí, digamos 0. Ahora, si factorizo ​​la matriz, tengo un …

21 machine-learning  svd  recommender-system 

Estoy tratando de entender los modelos de factorización matricial para sistemas de recomendación y siempre leo 'características latentes', pero ¿qué significa eso? Sé lo que significa una característica para un conjunto de datos de entrenamiento, pero no puedo entender la idea de las características latentes. Cada artículo sobre el tema …

15 machine-learning  data-mining  recommender-system 

Un sistema de recomendación mediría la correlación entre las calificaciones de diferentes usuarios y generaría recomendaciones para un usuario determinado sobre los elementos que pueden ser de su interés. Sin embargo, los gustos cambian con el tiempo, por lo que las clasificaciones anteriores podrían no reflejar las preferencias actuales y …

14 recommender-system 

Estoy buscando implementar un modelo dinámico para recomendar una película a un usuario. La recomendación debe actualizarse cada vez que el usuario mira una película o la califica. Para simplificar, estoy pensando en tener en cuenta dos factores: las calificaciones pasadas de otras películas por el usuario el tiempo que …

14 machine-learning  recommender-system  dynamic-regression 

Encontré el término Máquinas de factorización en sistemas de recomendación. Sé lo que es la factorización matricial para los sistemas de recomendación, pero nunca escuché hablar de las máquinas de factorización. Entonces, ¿cuál es la diferencia?

14 machine-learning  data-mining  recommender-system 

Estoy trabajando en un proyecto de filtrado colaborativo (CF), es decir, completar una matriz parcialmente observada o, en general, un tensor. Soy un novato en el campo, y para este proyecto eventualmente tengo que comparar nuestro método con otros conocidos que hoy en día, los métodos propuestos se comparan con …

13 optimization  recommender-system  matrix-decomposition 

Estoy trabajando en algo como el siguiente problema. Tengo un montón de usuarios y N libros. Cada usuario crea una clasificación ordenada de todos los libros que ha leído (que probablemente sea un subconjunto de los N libros), por ejemplo, Libro 1> Libro 40> Libro 25. Ahora quiero convertir estas …

13 multiple-comparisons  ranking  recommender-system  bradley-terry-model 

¿Me puede recomendar un libro con buena información que pueda aplicarse para desarrollar un sistema de recomendación?

13 machine-learning  references  recommender-system 

Supongamos que tengo una matriz de recomendaciones al estilo de Netflix, y quiero construir un modelo que prediga posibles clasificaciones de películas futuras para un usuario determinado. Usando el enfoque de Simon Funk, se usaría el descenso de gradiente estocástico para minimizar la norma de Frobenius entre la matriz completa …

12 svd  recommender-system 

Nota: esta pregunta es una nueva publicación, ya que mi pregunta anterior tuvo que ser eliminada por razones legales. Al comparar PROC MIXED de SAS con la función lmedel nlmepaquete en R, me topé con algunas diferencias bastante confusas. Más específicamente, los grados de libertad en las diferentes pruebas difieren …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

En todos los sistemas de recomendación modernos que he visto que se basan en la factorización matricial, se realiza una factorización matricial no negativa en la matriz de película del usuario. Puedo entender por qué la no negatividad es importante para la interpretabilidad y / o si desea factores dispersos. …

11 recommender-system  svd  matrix-decomposition  nnmf 

Estoy creando un sistema de recomendación y quiero incorporar tanto las calificaciones de los usuarios "similares" como las características de los elementos. La salida es una calificación prevista [0-1]. Estoy considerando una red neuronal (para empezar). Por lo tanto, las entradas son una combinación de las características de los elementos …

10 recommender-system 

¿Cuál es la diferencia básica entre el filtrado colaborativo basado en artículos y el análisis basado en el mercado? ¿Es este último un caso especializado del primero?

10 machine-learning  recommender-system